作者：韩信子@ShowMeAI
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基于数据分析目前良好的发展前景，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。列举其中的一些（本系列教程将聚焦于Python，讲解如何使用Python完成全链条的数据分析过程）：

一、Python

• 官网：https://www.python.org/
• 速查表：http://showmeai.tech/article-detail/98
• 图解Python教程：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1yg411c7Nw

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，广泛应用于IT互联网各个领域，而近年的大数据与人工智能，机器学习/深度学习，整个生态最活跃支持度最高的编程语言也是Python。

下方是 Python速查表 主要内容：

• 变量与数据类型
• 字符串
• 列表
• Numpy数组
• 容器
• 流程控制
• 字典/列表推导式
• 遍历
• 函数定义
• 类
• 正则表达式

二、SQL

• 速查表：http://showmeai.tech/article-detail/99
• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Pu41117ku

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统， 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。下方是速查表主要内容：

• 基本查询 Basic Queries
• 连接 join
• 更新关联接查询 join queries
• 半连接 semi join
• 工具函数 utility functions
• 数据修改 data modification
• 索引 indexes
• 报表 Reporting
• 视图 view

三、R

• 官网：https://www.r-project.org/

R非常适用于统计和数据建模，快捷方便、易于上手。R可以在UNIX、Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行，还提供了根据用户要求自动安装所有软件包的工具。下方是数据分析常用R库：

四、Excel

• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1sQ4y1B71N
• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1uL411s7bt
• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Jg411F7cS

Microsoft Excel是数据分析中使用最广泛的工具之一，常用函数、数据透视表、VLookUp、图表制作等功能也频繁被用于数据的预览、整理和分析。

五、Tableau

• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1P77U
• B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1T341117q7

Tableau有个人免费版本，可连接到任何数据源（例如Excel、公司数据仓库等），然后通过网络实时更新创建可视化效果、地图、仪表板等。

六、Apache Spark

• 官网：https://spark.apache.org/

最大的大型数据处理引擎之一，该工具在Hadoop集群中执行应用程序的内存速度快100倍，磁盘速度快10倍，该工具在数据管道和机器学习模型开发中也很流行。

七、SAS

• 官网：https://www.sas.com/zh\_cn/home.html

SAS是用于数据处理和分析的编程语言和环境，该工具易于访问，并且可以分析来自不同来源的数据。

资料与代码下载

本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的 github 中下载，可本地python环境运行。能访问Google的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取：

• Pandas速查表
• Matplotlib速查表
• Seaborn速查表

拓展参考资料

• Pandas可视化教程
• Seaborn官方教程

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